一般財団法人 関西空港調査会
2018 年度調査研究助成事業 報告書概要版

商用車プローブデータを用いた関西空港にかかわる貨物車流動特性の解析
東京海洋大学

海洋工学部教授

兵藤哲朗

本研究では商用車プローブデータを用いて，関西地方を走行するトラック，関西空港を発着するトラックの発着地点の分析を行った．またプローブデータと経済センサス
メッシュデータを紐づけすることで，トラック発生量の決定要因も明らかにした．物流や流通に関連の強い産業の事業所数が大きく影響を与えていることがわかった．さらに，2018 年 9 月 4 日に発生した平成 30 年台風第 21 号の甚大な被害によって，関西空港の貨物量や貨物発着地点にどのような変化があったのか，商用車プローブデータを用いて確認した．台風被害後，多くのトラックにおいて，関西空港に発着する割合が減少傾向にあることが明らかになり，運行自体の中止のほか，発着地点が変更されたトラックも確認された．
キーワード：関西国際空港，商用車プローブデータ，経済センサスメッシュデータ

１．はじめに関西国際空港（以下，関西空港）を擁する
関西地方では近年，高速道路の料金改定や高速道路新規区間の開業など，トラックの流動に影響を与えるサービスレベルの変化が見受けられる．また関西空港においても，LCC や国際貨物輸送のハブ空港として好調に業績を伸ばしている．本研究では商用車プローブデータ(以下，PD)を用いて，関西地方を走行するトラック，関西空港を発着するトラックの発着地点の分析を行う．また PD と経済センサスメッシュデータ（以下，ECD）を紐づけすることで，トラック発生量の決定要因も明らかにする．さらに，2018 年 9 月 4 日に発生した平成 30 年台風第 21 号（以下，台風）の甚大な被害によって，関西空港の貨物量や貨物発着地点にどのような変化があったのか，PD を用いて確認する．
２．研究に用いる PD，ECD の概要
PD は，デジタルタコグラフを装着して日本全国の幹線道路を走行する貨物商用車から，リアルタイムに 1 秒毎の挙動情報を収集・蓄積してデータベース化したものである．本研
究では PD のうち， OD データと車種区分データを統合したもので，2016 年～2018 年の各年の 4 月～6 月をデータ期間，関西地方を中心とした範囲を分析対象としたデータを使用する．本研究では，車種を特大車・大型車，中型車の 2 つの分類で分析を行う．
経済センサスは，経済構造統計を得るための調査であり，本研究では，事業所・企業の基本的構造を明らかにする「基礎調査」のう
ち，関西地方とその周辺の 12 の府県のデータを 3 次メッシュデータ（約 1km 四方）として加工した ECD を使用する．産業は 17 分類，3次メッシュ総数は 29,560，変数の数は 460 に及ぶ．
３．PD を使用した基礎分析
PD を用いて，関西地方を走行するトラックのトリップ発生地点を把握するため，2018
年データの特大車・大型車，中型車において，3 次メッシュ発生 1,000 トリップ以上のプロットをそれぞれ図 1，図 2 に示す．主要都市や主要道路周辺にトリップ発生が多くみられ，特大車・大型車は海沿い，中型車は内陸部により多く発着するという特性が確認された．

図1

関西地方を走 行するトラ ックのトリップ
発生量の決定要因を明らかにするため，ECDを用いて LASSO 回帰分析を行う．3 か年のデータのうち，特大車・大型車，中型車の LASSO
回帰結果の要約をそれぞれ表 1，表 2 に示す．
被説明変数は，トラックのトリップ発生量である．変数の数が多いため，紙面の都合上，具体的な変数は掲げられないが，報告書を参照頂きたい．推定結果から，特大車・大型車，中型車ともに，特に係数の高い変数には，鉱業や製造業，水運業，倉庫業，郵便業，スーパーなどといった産業の事業所数の項目が選択された．これらの産業は物流や流通に関連が強いため，トラック発生量の大きな要因となっていると考えられる．また，製造業や卸売業，小売業において常用雇用者数の多い企業ほど係数が高い傾向にあること，同産業において従業者数よりも事業所数に関する変数の方が係数の大きい傾向にあることが確認された．

2018 年特大車・大型車 発生1000 トリップ以上プロット

表1特大車・大型車

結果項目

2016年

最小の平均二乗誤差でのλ2.908452

最小の平均二乗誤差

0.009682483

0.009966492

0.006308809

標準誤差

0.02694208

0.02526869

0.02114462

160

163

193

中型車

結果項目
最小の平均二乗誤差でのλ𝑁𝑁𝑝𝑝

𝑖𝑖=1

𝑗𝑗=1

2

𝑝𝑝

𝑗𝑗=1

𝑁𝑁: サンプル総数，𝑦𝑦𝑖𝑖 : トリップ発生総数，𝓍𝓍𝑖𝑖𝑖𝑖 : サンプルi の説明変数j，𝛽𝛽𝑗𝑗 :回帰係数，𝜆𝜆: 正則化パラメータ

LASSO 回帰結果

2016年

2017年

2018年

2.771146

2.929834

2.954503

最小の平均二乗誤差

0.005055946

0.006659978

0.01006357

標準誤差0.01859769

0.02449793

0.03073269

226

206160

選択された変数1min � � �𝑦𝑦𝑖𝑖 − � 𝓍𝓍𝑖𝑖𝑖𝑖 𝛽𝛽𝑗𝑗 � + 𝜆𝜆 ��𝛽𝛽𝑗𝑗 ��𝛽𝛽∈ℝ𝑝𝑝 2𝑁𝑁

2018年

3.037636

表2４．ECD を用いたトラック発生量の特性分析
本研究では，スパースモデリングの 1 つである LASSO 回帰を用い て，分析を行う．
LASSO 回帰は二乗誤差を小さくするアイデアと，解をスパースにするための L1 ノルム最小化のアイデアの組み合わせから成り立つ．
LASSO 回帰により最小化する目的関数のモデル式を(1)に示す．

2017年

3.008064

選択された変数

図 2 2018 年中型車 発生
1000 トリップ以上プロット

LASSO 回帰結果

５．PD を用いた関西空港台風被害影響分析
2018 年 7 月～10 月をデータ期間とし，関西空港メッシュを 1 回以上発着したトラックの全トリップの PD（以下，全データ）を用いて，台風被害前後において関西空港のトリップ発着の変化を確認するため，トリップ数，トリップ長について集計した．関西空港を含む 3 次メッシュを表 3 に示す．
表3(1)

関西空港 3 次メッシュ
3次メッシュ

51355146 51355147 51355148 51355149 51355240 51355241
51355136 51355137 51355138 51355139 51355230 51355231
51355126 51355127 51355128 51355129 51355220 51355221
51355116 51355117 51355118 51355119 51355210 51355211
51355106 51355107 51355108 51355109 51355200 51355201
51354196 51354197 51354198 51354199 51354290 51354291

また全データと，そのうち関西空港メッシュを発生または集中するトリップの PD（以下，
関空データ）の，平日 1 日ごとのトリップ数をそれぞれ図 3，図 4，平日 1 日ごとの 1 トリップ数あたりの平均トリップ長を図 5，平日 1日ごとのトリップ長の標準偏差を図 6 に示す．
横軸は日を表し，図中の縦線は台風被害当日である 9 月 4 日を示している．全データ，関空データともに，台風被害後に大幅にトリップ数が減少しているが，9 月末には台風被害前と同等にまで回復している．1 トリップ数あたりの平均トリップ長において，関空デー
タでは 9 月 4 日以降大幅に短くなっており，9月半ばには台風被害前と同程度に回復していることがわかる．またトリップ長の標準偏差において，関空データでは 9 月 4 日以降不安定な状態にあることがわかるが，台風被害後のトラックが，普段とは異なった地点への発着や運行経路の変更といった変化があったことが理由と考えられる．

図3

全データ平日 1 日ごとのトリップ数

図6

平日 1 日ごとのトリップ長の標準偏差また，関西空港を発着していたトラックの発着地点における台風被害前後の変化をみる
ため，全データのうちトリップ発生が，7 月初めから 9 月 3 日までのデータと， 9 月 5 日から 9 月末までのデータの運行特性を比較する．全データのうち，関西空港メッシュを発着する回数が上位 100 台のトラックの発生地点及び集中地点に着目し，それぞれのデータで，3 次メッシュ単位でプロットした．そのプロットによるトラックの種別をした結果を表 4 に示す．100 台中のほとんどのトラックにおいて，台風被害後関西空港に発着する割合が減少していることがわかる．また台風被害後関西空港に発着しなくなったり，そもそも運行自体中止となり全トリップがなくなったりするトラックがある一方で，中部地方や中国地方側にトリップの発着地点が変更されたトラックもみられた．台風被害後，中部空港に発着するようになったトラックも 32 台と多く見受けられた．
表 4 関西空港メッシュ発着回数
上位 100 台のトラックの種別
トラックの種別

図4

図5

関空データ平日 1 日ごとのトリップ数平日 1 日ごとの 1 トリップ当たりの平均トリップ長（m）台数（台）

台風被害後，関西空港メッシュに発着する割合が減少したトラック

88

台風被害後，関西空港メッシュに発着しなくなったトラック

7

台風被害後，全トリップがなくなったトラック

2

台風被害後，中部地方側にトリップが増えたトラック

25

台風被害後，中部空港メッシュに発着するようになったトラック

32

台風被害前後ともに，中部空港メッシュに発着しているトラック

4

台風被害後，中国地方側に増えたトラック

8

６．おわりにPD を用いて，関西地方を走行するトラッ
ク，関西空港を発着するトラックの運行特性を客観的に把握することができ，ECD を用いて，関西地方を走行するトラックの発生量の特性を把握することができた．また PD を用いて，関西空港の台風被害影響分析を行い，台風被害後の貨物量や貨物発着地点の変化を確認することができた．今後の課題としては，空間統計などを用いて，3 か年のトリップ発生量や発生地点の変化を追う必要がある．またトラック発生量の特性分析では，関西空港を発生または集中するトラックでも同様の分析を行い，関西地方を走行するトラックとの比較を行う必要がある．

謝辞
本研究を進めるにあたり，大塚翔太氏（東京工業大学大学院）の協力を得た．ここに記して謝意を表する次第である．

参考文献
1) 富士通交通・道路データサービス HP, 商用車プローブデータサービス
http://www.fujitsu.com/jp/group/ftrd/services/commercial-vehicle/probe/
2) 総務省統計局 HP, 経済センサス
https://www.stat.go.jp/data/e-census/index.ht
ml3) 川野秀一・松井秀俊・廣瀬慧：統計学 One
Point 6 スパース推定法による統計モデリ
ング，共立出版，2018 年
4) 大阪税関 HP 貿易統計,
http://www.customs.go.jp/osaka/toukei/index.
html5) 名古屋税関 HP 中部空港貿易概況
http://www.customs.go.jp/nagoya/boueki/sisho_chubu.htm